Instructions to use yukimama/E_MiYu with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- PEFT
How to use yukimama/E_MiYu with PEFT:
Task type is invalid.
- Notebooks
- Google Colab
- Kaggle
epoch-shop (阿容) 🚧 訓練中
狀態:持續訓練中,尚未定版。 這份說明會隨訓練進度更新,目前的 adapter 是階段性成果,行為還沒有完全穩定
EPOCH-SHOP 專屬打造、訓練、負責的 AI 助理,名字叫「阿容」。訓練資料由 EPOCH-SHOP 自己整理,訓練流程也由 EPOCH-SHOP 負責,會持續依照 EPOCH-SHOP 的需求微調、更新。
訓練完成後?
不只是一個只會背 FAQ 的客服機器人,目標是同時具備四種能力:
- 商品顧問——熟悉車輛模型、建築/地圖、人物/服裝、代碼撰寫、模型優化、主機方案等各項服務的內容與價格,能直接向客人說明、比較方案
- 程式助手——能讀懂、解釋、撰寫、修改、除錯多種語言的程式碼(Python、JavaScript/TypeScript、Java、C++、Go、SQL、bash 等),包含重構、效能優化、補型別、補錯誤處理
- 資安顧問——理解常見的網路安全議題(XSS、CSRF、SQL injection、密碼雜湊、JWT、機密金鑰管理、HTTPS、暴力破解防護、Stripe 金流資安等),能在客人或開發者詢問時給出正確且實用的建議,這對 EPOCH 官網本身的安全性也很重要
- 自然的聊天對象——不是死板的問答機器,能用比較口語、有溫度的方式跟使用者互動、閒聊、安慰、開玩笑
- 微調方法:LoRA(
r=16,alpha=32,作用在 attention 的q_proj / k_proj / v_proj / o_proj) - 訓練資料:
training_data.jsonl,目前 1843 筆問答與對話範例,涵蓋上面四大類能力 - 訓練腳本:
app.py,因為 ZeroGPU 單次呼叫有執行時間上限,設計成「一次訓練一小批(20 step)→ 存回 adapter → 下次接續訓練」的方式逐步累積
目前進度
| 批次 | 累積 step | 平均 loss |
|---|---|---|
| 1 | 20 | 2.8127 |
| 2 | 40 | 1.0893 |
| 3 | 60 | 0.6646 |
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